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对于两个随机数组A和B,检查它们是否相等 (提示: np.allclose, np.array_equal)

时间: 2024-09-09 13:14:31 浏览: 139
在Python中,使用NumPy库可以方便地检查两个数组是否相等。这里有几种方法可以用来比较两个随机数组A和B是否相等: 1. `np.array_equal`方法: 这个函数会检查两个数组的形状是否相同,并且对应位置上的元素是否完全相同。如果两个数组在形状和内容上完全一致,`np.array_equal`会返回True,否则返回False。 2. `np.allclose`方法: 这个函数主要用于比较两个数组的元素是否在一定的误差范围内相等。它对于浮点数的比较特别有用,因为在浮点数运算中可能会有精度的问题。`np.allclose`会计算两个数组的差,并检查这些差值是否都小于某个容差(默认情况下,是`atol=1e-8`和`rtol=1e-5`)。如果差值都在容差范围内,它会返回True,否则返回False。 在使用这两个函数之前,确保你已经导入了NumPy库。下面是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np # 假设A和B是两个需要比较的随机数组 A = np.array([...]) B = np.array([...]) # 使用np.array_equal检查两个数组是否完全相同 are_equal = np.array_equal(A, B) # 使用np.allclose检查两个数组是否在一定的误差范围内相等 are_close = np.allclose(A, B) # 输出结果 print("两个数组完全相同:", are_equal) print("两个数组在误差范围内相等:", are_close) ``` 请替换`A`和`B`为你自己的数组,`[...]`是数组元素的占位符。
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出现C:\Users\刘涵\AppData\Local\Temp\ipykernel_23156\788722972.py:12: DtypeWarning: Columns (3) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8') --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 90 88 for industry, group in df.groupby('行业分组'): 89 industry_indices = group.index ---> 90 df.loc[industry_indices, num_cols] = imputer.fit_transform(df.loc[industry_indices, num_cols]) 92 # 4. 特征工程(超图模型专用) 93 # 添加市场相对表现特征 94 df['相对市场收益'] = df['周收益率'] - df['市场均收益'] File D:\anacondaxiaz\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:911, in _LocationIndexer.__setitem__(self, key, value) 908 self._has_valid_setitem_indexer(key) 910 iloc = self if self.name == "iloc" else self.obj.iloc --> 911 iloc._setitem_with_indexer(indexer, value, self.name) File D:\anacondaxiaz\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:1942, in _iLocIndexer._setitem_with_indexer(self, indexer, value, name) 1939 # align and set the values 1940 if take_split_path: 1941 # We have to operate column-wise -> 1942 self._setitem_with_indexer_split_path(indexer, value, name) 1943 else: 1944 self._setitem_single_block(indexer, value, name) File D:\anacondaxiaz\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:1982, in _iLocIndexer._setitem_with_indexer_split_path(self, indexer, value, name) 1977 self._setitem_with_indexer_frame_value(indexer, value, name) 1979 elif np.ndim(value) == 2: 1980 # TODO: avoid np.ndim call in case it isn't an ndarray, since 1981 # that will construct an ndarray, which will be wasteful -> 1982 self._setitem_with_indexer_2d_value(indexer, value) 1984 elif len(ilocs) == 1 and lplane_indexer == len(value) and not is_scalar(pi): 1985 # We are setting multiple rows in a single column. 1986 self._setitem_single_column(ilocs[0], value, pi) File D:\anacondaxiaz\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:2048, in _iLocIndexer._setitem_with_indexer_2d_value(self, indexer, value) 2046 value = np.array(value, dtype=object) 2047 if len(ilocs) != value.shape[1]: -> 2048 raise ValueError( 2049 "Must have equal len keys and value when setting with an ndarray" 2050 ) 2052 for i, loc in enumerate(ilocs): 2053 value_col = value[:, i] ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an ndarray

解释如下代码:for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break

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